P.129 Patterns of spinal metastatic disease and mechanical instability: a retrospective correlation with tumor histology
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aims to provide epidemiological data concerning spinal instability and patterns of metastatic invasion of the spine based on tumor histology. Methods: We allocated 285 patients with spinal metastatic disease through a retrospective review. SINS was calculated using good-quality computed tomography (CT) imaging studies. Spinal metastases were also grouped into intracompartmental, extracompartmental or multiple metastases. Results: Esophageal cancer was the least likely to be associated with instability with about 64% of cases being stable. The highest rate of instability scores was observed in breast carcinoma with 18% of cases graded as unstable. Renal cell carcinoma was associated with lytic spinal metastases whereas blastic metastases mostly occurred in prostate carcinoma (P<0.001). Whereas 68.1% of cases represented multiple metastases, the remainder was associated with either intracompartmental (13.3%) or extracompartmental (18.6%) disease. The highest degrees of spinal instability (intermediate and unstable categories) were associated with extra-compartmental metastatic disease (P<0.001). Conclusions: This study sheds light on the patterns of spinal metastatic disease and mechanical instability on the basis of tumor histology, utilizing standardized scoring systems. The utilization of such scoring systems allows for a standardized approach towards description and analysis of spinal metastasis facilitating clinical research in this avenue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».